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yyc_audio
深度学习笔记深度学习人工智能
在数据中寻找周期性在多个时间尺度上的周期性，是时间序列数据非常重要且常见的属性。无论是天气、商场停车位使用率、网站流量、杂货店销售额，还是健身追踪器记录的步数，你都会看到每日周期性和年度周期性（人类生成的数据通常还有每周的周期性）。探索数据时，一定要注意寻找这些模式。（让人想到波，想到傅里叶变换）对于这个数据集，如果你想根据前几个月的数据来预测下个月的平均温度，那么问题很简单，因为数据具有可靠的年
- pyhon基于django/flask网上摄影工作室Django-SpringBoot-php-Node.js-flask
QQ_511008285
djangoflaskspringbootphppythonlaravelnode.js
目录技术栈介绍具体实现截图系统设计研究方法：设计步骤设计流程核心代码部分展示研究方法详细视频演示试验方案论文大纲源码获取/详细视频演示技术栈介绍Django-SpringBoot-php-Node.js-flask本课题的研究方法和研究步骤基本合理，难度适中，本选题是学生所学专业知识的延续，符合学生专业发展方向，对于提高学生的基本知识和技能以及钻研能力有益。该学生能够在预定时间内完成该课题的设计。
- MySQL数据库笔记
艽掵猫
数据库mysql笔记
一、数据库基础概念1.数据库定义数据库：统一管理、长期存储、有组织的相关数据集合。特征：数据按模型组织（冗余小、独立性高、易扩展、可共享）。2.实际应用数据存储：高效管理大量结构化数据。数据管理：增删改查（CRUD）与权限控制。数据分析：整合数据源，支持决策。3.常见数据库系统数据库特点MySQL开源、高性能、易用，适用于Web应用。Oracle企业级、高可靠，支持大型应用。SQLServer微软
- KNN算法性能优化技巧与实战案例
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算法性能优化
KNN算法性能优化技巧与实战案例K最近邻（KNN）在分类和回归任务中表现稳健，但其计算复杂度高、内存消耗大成为IT项目中的主要瓶颈。以下从算法优化、数据结构、工程实践三方面深入解析性能提升策略，并附典型应用案例。一、核心性能瓶颈维度挑战描述计算复杂度单次预测需计算全部训练样本距离，时间复杂度为（n=样本数，d=特征维度）内存占用需全量存储训练数据，大规模数据集难以加载高维灾难高维数据中距离计算失去
- Deepseek 使用攻略
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人工智能飞速发展的时代，新的技术和工具不断涌现，Deepseek便是其中备受瞩目的存在。它以强大的功能和出色的表现，吸引了众多用户的关注。今天，就让我们一起来深入了解一下Deepseek究竟是什么，以及如何使用它。一、什么是DeepseekDeepseek（深度求索）是一家位于杭州的人工智能公司，同时也是一系列大语言模型的统称。它由中国对冲基金高毅资产创立并提供支持，其模型均以开源形式发布。Dee
- 罗丹明RB/四甲基罗丹明标记酰胺化果胶Amidated Pectin, Rhodamine B/TRITC labeled；Rhodamine B/TRITC-Amidated Pectin
齐岳hao
java数据库jvm
果胶是一种多糖，其组成有同质多糖和杂多糖两种类型。它们多存在于植物细胞壁和细胞内层，大量存在于柑橘、柠檬、柚子等果皮中。呈白色至黄色粉状，相对分子质量约20000～400000，无味。在酸性溶液中较在碱性溶液中稳定，通常按其酯化度分为高酯果胶及低酯果胶。高酯果胶在可溶性糖含量≥60%、pH=2.6～3.4的范围内形成非可逆性凝胶。低酯果胶一部分甲酯转变为伯酰胺，不受糖、酸的影响，但需与钙、镁等二价
- element audio 标签 不显示_BenQ 明基专业摄影显示器SW270C开箱评测体验
weixin_39685130
elementaudio标签不显示
前言继BenQSW271显示器(评测链接)之后，BenQ又推出了专业影像工作者的高效利器—SW270C(官网链接)，搭配27英寸2K分辨率IPS屏，覆盖99%AdobeRGB、100%sRGB\Rec.709及97%P3广色域，并采用全新的色彩引擎实现亮度色温均匀性，使屏幕各个部分呈现均匀一致的色彩。新推出的16-bit3DLUT结合硬件校准让屏幕色彩更加准确，能够还原真实的色彩。另外，BenQS
- 顺序表和链表的比较
数九天有一个秘密
链表数据结构算法
这两个结构各有优势，相辅相成。顺序表：优点：1.支持随机访问。2.CPU高速缓存命中率更高。(物理空间连续)缺点：1.头部和中部插入和删除时间效率低(O(n))。2.连续的物理空间，空间不够后需要增容：a.增容有一定程度的消耗。b.为了避免频繁的进行增容，我们一般都按照倍数去增容，用不完会有一定的空间浪费。链表(带头循环双链表)优点：1.任意位置插入删除效率高(O(n))。2.按需申请和释放空间。
- 大模型+智能代理：自动化测试的终极组合？
测试者家园
软件测试质量效能人工智能人工智能软件测试质量效能职场和发展AI赋能智能体LLM
用ChatGPT做软件测试在软件测试领域，自动化测试的目标一直是提高测试效率、减少人工干预、提升缺陷发现率。然而，传统自动化测试仍然面临诸多挑战，例如脚本维护成本高、难以应对动态UI变化、测试数据生成受限，以及难以覆盖复杂业务逻辑。近年来，大模型（LLM,LargeLanguageModel）+智能代理（Agent）的结合，为自动化测试带来了新的可能性。这种“智能测试代理”能够利用大模型的自然语言
- 提出机器人自主学习新范式，深大团队最新顶会论文，刷新6大复杂任务SOTA
量子位
关注前沿科技量子位让机器人轻松学习复杂技能有新框架了！深圳大学大数据系统计算技术国家工程实验室李坚强教授团队联合鹏城国家实验室、北京理工莫斯科大学，提出了奖励函数与策略协同进化框架ROSKA。在多个高维度机器人任务上，在仅使用89%训练样本的情况下，比现有SOTA方法平均性能提升95.3%。众所周知，随着机器人技术的快速发展，其应用已渗透至日常生活和工业生产场景。然而在多自由度机器人控制领域，传统
- 【机器学习】基于t-SNE数据可视化工程
无水先生
AI原理和python实现人工智能综合人工智能算法
一、说明t-SNE(t-DistributedStochasticNeighborEmbedding)是一种常用的非线性降维技术。它可以将高维数据映射到一个低维空间（通常是2D或3D）来便于可视化。Scikit-learnAPI提供TSNE类，以使用T-SNE方法可视化数据。在本教程中，我们将简要学习如何在Python中使用TSNE拟合和可视化数据。二、t-SNE是个什么？2.1什么是t-SNE？
- 数据处理和分析之数据降维：t-SNE：使用t-SNE进行数据可视化实践
kkchenkx
数据挖掘信息可视化算法聚类均值算法数据挖掘机器学习
数据处理和分析之数据降维：t-SNE：使用t-SNE进行数据可视化实践数据降维简介降维技术的重要性在数据科学和机器学习领域，数据降维是一种关键的技术，用于减少数据集的维度，同时保留数据的结构和重要信息。降维不仅可以帮助我们更有效地存储和处理数据，还能在高维数据中发现潜在的模式和结构，这对于数据可视化和模型训练尤为重要。高维数据往往难以直观理解，通过降维，我们可以将其转换为二维或三维空间，便于可视化
- 什么是Mybatis？最全的Mybatis知识点整合！
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数据库mybatisjavapythonmysql
什么是Mybatis？最全的Mybatis知识点整合！一、什么是Mybatis？MyBatis是一个半ORM（对象关系映射）框架，它内部封装了JDBC，开发时只需要关注SQL语句本身，不需要花费精力去加载驱动、创建连接、创建Statement等繁杂过程。程序员直接编写原生态sql，可以严格控制sql执行性能，灵活度高。Mybatis可以使用XML或注解来配置和映射原生信息，将POJO映射成数据库中
- MCU详解：嵌入式系统的“智慧之心”
绿算技术
MCU架构介绍单片机嵌入式硬件
在现代电子设备中，MCU（MicrocontrollerUnit，微控制器）扮演着至关重要的角色。从智能家居到工业控制，从汽车电子到医疗设备，MCU以其小巧、低功耗和高集成度的特点，成为嵌入式系统的核心组件。由绿算技术带领着大家一起领略MCU的风采。MCU的功能：嵌入式系统的“全能选手”MCU是一种集成了处理器、存储器和外设接口的微型计算机系统，其核心功能包括：1.数据处理·算术与逻辑运算：MCU
- DPU的架构：模块化与可扩展性
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DPU架构介绍架构科技缓存算法
DPU的架构设计注重模块化和可扩展性，以下是其典型架构：1.网络接口模块支持高速网络接口，例如100GbE、200GbE，甚至更高带宽的接口。2.处理核心模块包括多个ARM核心和专用加速核心，用于处理控制平面和数据平面任务。3.硬件加速模块包括网络加速引擎、存储加速引擎、加密引擎等，用于加速特定任务。4.内存与缓存集成高速内存和缓存，用于存储临时数据和指令。5.PCIe接口模块提供与主机CPU的高
- GPU的优势：并行计算的利器
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GPU架构介绍科技gpu算力
GPU相较于CPU，在并行计算方面具有以下优势：强大的并行计算能力:GPU拥有成千上万个计算核心，能够同时执行大量的线程，非常适合处理数据并行性高的任务。高内存带宽:GPU配备了高带宽的内存子系统，能够快速地将数据传输到计算核心，满足大规模数据处理的需求。高效的线程调度:GPU采用硬件多线程技术，能够快速地切换线程上下文，最大限度地提高计算资源的利用率。灵活的编程模型:GPU提供了丰富的编程模型和
- 思特奇实践项目入选2024年“数据要素×”大赛优秀项目案例集
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2024年“数据要素×”大赛是国内首个聚焦数据要素开发应用的全国性大赛,由国家数据局联合有关部门主办,活动围绕《“数据要素×”三年行动计划(2024—2026年)》部署的工业制造、现代农业、文化旅游等12个行业领域对应设置12个赛道,旨在遴选出一批应用成效显著、创新性强、引领效应好的数据要素开发利用解决方案,带动相关技术产业发展。首届“数据要素×”大赛吸引了来自政产研学用等领域的近2万支队伍、10
- 【图像处理】ISP(Image Signal Processor) 图像处理器的用途和工作原理？
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图像处理基石图像处理智能手机影像系统算法深度学习人工智能ISP
ISP（图像信号处理器）是数字影像设备的“视觉大脑”，负责将传感器捕获的原始电信号转化为我们看到的高清图像。以下从用途和工作原理两方面通俗解析：一、ISP的核心用途：让照片“更像眼睛看到的”提升画质：降噪：去除暗光下的噪点（如手机夜景模式，通过多帧合成+算法抑制噪点）。色彩还原：校正传感器偏色（例如索尼传感器常偏黄，ISP通过白平衡算法还原真实色彩）。动态范围优化：保留高光和暗部细节（类似HDR，
- Java架构设计亿级流量场景下的本地缓存方案选型
我真的不想做程序员
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在当今的互联网时代，亿级流量的应用场景已经司空见惯。无论是大型电商平台的促销活动，还是热门社交应用的日常运营，都可能面临每秒数万甚至数十万的请求流量。在这样的高并发、高流量场景下，系统的性能和稳定性面临着巨大的挑战。本地缓存作为提升系统性能、减轻服务器压力的重要手段，其选型和设计显得尤为重要。本文将探讨在亿级流量场景下，Java架构设计中本地缓存方案的选型策略。一、亿级流量场景下的挑战1.高并发请
- 网络安全难学吗?学网络安全的好处是什么?
网络安全（king）
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在这个高度依赖于网络的时代，网络安全已经成为我们工作和生活中不可或缺的一部分，更是0基础转行IT的首选，可谓是前景好、需求大，在企业当中也属于双高职位，地位高、薪资高，而且入门门槛低，那么网络安全难学吗?学网络安全的好处是什么?以下是详细内容介绍。网络安全难学吗?学习网络安全需要循序渐进，由浅入深。其实网络安全本身的知识并不是很难，但是需要学习的内容有很多，比如包括Linux、数据库、渗透测试、等
- 2024 年真实世界密码学会议
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网络安全这些事网络安全网络
今年的真实世界密码学会议最近在加拿大多伦多举行。与往常一样，由IACR组织的这次会议在为期三天的演讲中展示了当前密码学主题的最新学术成果和行业观点。会议前后还举办了许多同期活动，包括FHE.org会议、真实世界后量子密码学(RWPQC)研讨会和高可信加密软件(HACS)研讨会。今年，NCCGroup的密码服务团队的许多成员都参加了会议和几场研讨会。本文总结了我们最喜欢的一些演讲和要点。后量子密码学
- TDengine 使用教程：从入门到实践
遇见伯灵说
tdengine大数据时序数据库
TDengine是一款专为物联网（IoT）和大数据实时分析设计的时序数据库。它能够高效地处理海量的时序数据，并提供低延迟、高吞吐量的性能表现。在本文中，我们将带领大家从TDengine的安装、基本操作到一些高级功能，帮助你快速上手。1.TDengine简介TDengine是一个高效的时序数据存储解决方案，支持高并发写入和快速的实时分析。它适用于各种物联网应用场景，如传感器数据监控、日志数据处理等。
- 鸿蒙开发List组件
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华为鸿蒙harmonyos
1.List组件1.1、List组件可以用来展示一个列表，并且实现列表滚动，滚动的前提是子组件展示的内容的宽/高超过父组件设定的宽/高。1.2、子组件：子组件仅支持ListItem、ListItemGroup；ListItem组件内只能包含一个子组件，此时若有多个不同的内容需要展示，可以使用例如Column/Row容器组件进行嵌套。ListItemGroup组件的子组件只能是ListItem组件，
- 为什么需要进行软件测试需求分析?专业第三方软件测评中心分享
第三方软件测评
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一、什么是软件测试需求分析?软件测试需求就是了解软件测试要测试什么项目，只有明确了测试需求，才能确定如何进行测试工作、测试时间、测试人员、测试环境、测试工具等等，这些都是测试计划设计的基本要素，因此测试需求则是测试计划的基础与重点。测试需求分析是分析软件应满足的用户需求点，总结出一份软件需求规格说明书，测试人员按照需求规格说明书进行测试。二、为什么要进行软件测试需求分析?1、软件测试需求是设计测试
- 【leetcode100】括号生成
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leetcode100leetcodepython算法
1、题目描述数字n代表生成括号的对数，请你设计一个函数，用于能够生成所有可能的并且有效的括号组合。示例1：输入：n=3输出：["((()))","(()())","(())()","()(())","()()()"]2、初始思路2.1思路全排列+筛选2.2犯错点全排列，时间复杂度高，且易读性较差3优化算法3.1思路在构造的过程中直接确保括号的正确匹配：当左括号数量List[str]:res=[]p
- 【大一新生必收藏系列】❤机器学习7大方面，30个数据集。纯干货分享❤
.Boss.
机器学习人工智能python算法开发语言笔记#大一新生
.记住了就可以跟同学装起来了嗷....目录.纯干货回归问题分类问题图像分类文本情感分析自然语言处理自动驾驶金融类...........纯干货..................在刚刚开始学习算法的时候，大家有没有过这种感觉，最最重要的那必须是算法本身！其实在一定程度上忽略了数据的重要性。而事实上一定是，质量高的数据集可能是最重要的！数据集在机器学习算法项目中具有非常关键的重要性，数据集的大小、质量
- 目标检测中衡量模型速度和精度的指标：FPS和mAP
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“FPS”和“mAP”分别衡量了模型的速度和精度。FPS（FramesPerSecond）定义：FPS是“每秒传输帧数”的缩写，用于衡量计算机视觉系统（如目标检测、图像识别等）的实时性能。它表示系统每秒钟能够处理的图像或视频帧的数量。重要性：在实时应用中，如自动驾驶、视频监控等，FPS是一个关键指标。高FPS意味着系统能够快速处理输入的图像数据，实现实时响应。计算方式：FPS可以通过以下公式计算：
- HarmonyNext实战：基于ArkTS的高性能金融数据可视化应用开发
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HarmonyNext实战：基于ArkTS的高性能金融数据可视化应用开发引言在金融科技领域，数据可视化是帮助用户快速理解复杂数据的关键工具。随着HarmonyNext的推出，开发者可以利用ArkTS的强大能力，构建高性能、跨平台的金融数据可视化应用。本文将深入探讨如何基于ArkTS开发一个金融数据可视化应用，并通过一个实战案例详细讲解其实现过程。项目背景与需求分析项目背景金融数据通常具有高维度、大
- element-ui动态设置tabel的columns时,切换columns数据表格抖动
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elementUIvue.jselementui
问题描述：在项目中遇到表格的总表字段和子表字段展示的问题，当字段多向字段少进行切换时表头文字的抖动不明显，但是如果是字段少向字段多的表头进行切换时，表头文字会有闪现的掉下来的视觉感，且使用v-show或v-if等无效。问题分析：elementUI无论是显示列还是隐藏列，都需要重新计算单元格的高和宽，然后再进行重新渲染。抖动的出现是因为这个过程被直接反馈到了页面上。解决办法：可以使用element中
- python和java的本质区别,python和java有什么关系
2301_81900386
python开发语言人工智能
本篇文章给大家谈谈python和java的本质区别，以及python和java有什么关系，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。一、主要区别：1.Python比Java简单，学习成本低，开发效率高2.Java运行效率高于Python，尤其是纯Python开发的程序，效率极低3.Java相关资料多，尤其是中文资料4.Java版本比较稳定，Python2和3不兼容导致大量类库失效5.Java开发偏向
- Java实现的基于模板的网页结构化信息精准抽取组件：HtmlExtractor
yangshangchuan
信息抽取HtmlExtractor精准抽取信息采集
HtmlExtractor是一个Java实现的基于模板的网页结构化信息精准抽取组件，本身并不包含爬虫功能，但可被爬虫或其他程序调用以便更精准地对网页结构化信息进行抽取。
HtmlExtractor是为大规模分布式环境设计的，采用主从架构，主节点负责维护抽取规则，从节点向主节点请求抽取规则，当抽取规则发生变化，主节点主动通知从节点，从而能实现抽取规则变化之后的实时动态生效。
如
- java编程思想 -- 多态
百合不是茶
java多态详解
一: 向上转型和向下转型
面向对象中的转型只会发生在有继承关系的子类和父类中（接口的实现也包括在这里）。父类：人 子类：男人向上转型： Person p = new Man() ; //向上转型不需要强制类型转化向下转型： Man man =
- [自动数据处理]稳扎稳打,逐步形成自有ADP系统体系
comsci
dp
对于国内的IT行业来讲,虽然我们已经有了"两弹一星",在局部领域形成了自己独有的技术特征,并初步摆脱了国外的控制...但是前面的路还很长....
首先是我们的自动数据处理系统还无法处理很多高级工程...中等规模的拓扑分析系统也没有完成,更加复杂的
- storm 自定义 日志文件
商人shang
stormclusterlogback
Storm中的日志级级别默认为INFO，并且，日志文件是根据worker号来进行区分的，这样，同一个log文件中的信息不一定是一个业务的，这样就会有以下两个需求出现：
1. 想要进行一些调试信息的输出
2. 调试信息或者业务日志信息想要输出到一些固定的文件中
不要怕，不要烦恼，其实Storm已经提供了这样的支持，可以通过自定义logback 下的 cluster.xml 来输
- Extjs3 SpringMVC使用 @RequestBody 标签问题记录
21jhf
springMVC使用 @RequestBody(required = false) UserVO userInfo
传递json对象数据，往往会出现http 415，400,500等错误，总结一下需要使用ajax提交json数据才行，ajax提交使用proxy，参数为jsonData，不能为params；另外，需要设置Content-type属性为json，代码如下：
（由于使用了父类aaa
- 一些排错方法
文强chu
方法
1、java.lang.IllegalStateException: Class invariant violation
at org.apache.log4j.LogManager.getLoggerRepository(LogManager.java:199)at org.apache.log4j.LogManager.getLogger(LogManager.java:228)
at o
- Swing中文件恢复我觉得很难
小桔子
swing
我那个草了！老大怎么回事，怎么做项目评估的？只会说相信你可以做的，试一下，有的是时间！
用java开发一个图文处理工具，类似word，任意位置插入、拖动、删除图片以及文本等。文本框、流程图等，数据保存数据库，其余可保存pdf格式。ok,姐姐千辛万苦，
- php 文件操作
aichenglong
PHP读取文件写入文件
1 写入文件
@$fp=fopen("$DOCUMENT_ROOT/order.txt", "ab");
if(!$fp){
echo "open file error" ;
exit;
}
$outputstring="date:"." \t tire:".$tire."
- MySQL的btree索引和hash索引的区别
AILIKES
数据结构mysql算法
Hash 索引结构的特殊性，其 检索效率非常高，索引的检索可以一次定位，不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点，最后才能访问到页节点这样多次的IO访问，所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引。
可能很多人又有疑问了，既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多，为什么大家不都用 Hash 索引而还要使用 B-Tree 索引呢
- JAVA的抽象--- 接口 --实现
百合不是茶
抽象 接口 实现接口
//抽象 类 ,方法
//定义一个公共抽象的类 ,并在类中定义一个抽象的方法体
抽象的定义使用abstract
abstract class A 定义一个抽象类 例如：
//定义一个基类
public abstract class A{
//抽象类不能用来实例化，只能用来继承
//
- JS变量作用域实例
bijian1013
作用域
<script>
var scope='hello';
function a(){
console.log(scope); //undefined
var scope='world';
console.log(scope); //world
console.log(b);
- TDD实践（二）
bijian1013
javaTDD
实践题目：分解质因数
Step1：
单元测试：
package com.bijian.study.factor.test;
import java.util.Arrays;
import junit.framework.Assert;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;
import com.bijian.
- [MongoDB学习笔记一]MongoDB主从复制
bit1129
mongodb
MongoDB称为分布式数据库，主要原因是1.基于副本集的数据备份， 2.基于切片的数据扩容。副本集解决数据的读写性能问题，切片解决了MongoDB的数据扩容问题。
事实上，MongoDB提供了主从复制和副本复制两种备份方式，在MongoDB的主从复制和副本复制集群环境中，只有一台作为主服务器，另外一台或者多台服务器作为从服务器。 本文介绍MongoDB的主从复制模式，需要指明
- 【HBase五】Java API操作HBase
bit1129
hbase
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.HColumnDescriptor;
import org.apache.ha
- python调用zabbix api接口实时展示数据
ronin47
zabbix api接口来进行展示。经过思考之后，计划获取如下内容： 1、 获得认证密钥 2、 获取zabbix所有的主机组 3、 获取单个组下的所有主机 4、 获取某个主机下的所有监控项
- jsp取得绝对路径
byalias
绝对路径
在JavaWeb开发中，常使用绝对路径的方式来引入JavaScript和CSS文件，这样可以避免因为目录变动导致引入文件找不到的情况，常用的做法如下：
一、使用${pageContext.request.contextPath}
代码” ${pageContext.request.contextPath}”的作用是取出部署的应用程序名，这样不管如何部署，所用路径都是正确的。
- Java定时任务调度：用ExecutorService取代Timer
bylijinnan
java
《Java并发编程实战》一书提到的用ExecutorService取代Java Timer有几个理由，我认为其中最重要的理由是：
如果TimerTask抛出未检查的异常，Timer将会产生无法预料的行为。Timer线程并不捕获异常，所以 TimerTask抛出的未检查的异常会终止timer线程。这种情况下，Timer也不会再重新恢复线程的执行了;它错误的认为整个Timer都被取消了。此时，已经被
- SQL 优化原则
chicony
sql
一、问题的提出
在应用系统开发初期，由于开发数据库数据比较少，对于查询SQL语句，复杂视图的的编写等体会不出SQL语句各种写法的性能优劣，但是如果将应用系统提交实际应用后，随着数据库中数据的增加，系统的响应速度就成为目前系统需要解决的最主要的问题之一。系统优化中一个很重要的方面就是SQL语句的优化。对于海量数据，劣质SQL语句和优质SQL语句之间的速度差别可以达到上百倍，可见对于一个系统
- java 线程弹球小游戏
CrazyMizzz
java游戏
最近java学到线程，于是做了一个线程弹球的小游戏，不过还没完善
这里是提纲
1.线程弹球游戏实现
1.实现界面需要使用哪些API类
JFrame
JPanel
JButton
FlowLayout
Graphics2D
Thread
Color
ActionListener
ActionEvent
MouseListener
Mouse
- hadoop jps出现process information unavailable提示解决办法
daizj
hadoopjps
hadoop jps出现process information unavailable提示解决办法
jps时出现如下信息：
3019 -- process information unavailable3053 -- process information unavailable2985 -- process information unavailable2917 --
- PHP图片水印缩放类实现
dcj3sjt126com
PHP
<?php
class Image{
private $path;
function __construct($path='./'){
$this->path=rtrim($path,'/').'/';
}
//水印函数，参数：背景图，水印图，位置，前缀,TMD透明度
public function water($b,$l,$pos
- IOS控件学习：UILabel常用属性与用法
dcj3sjt126com
iosUILabel
参考网站：
http://shijue.me/show_text/521c396a8ddf876566000007
http://www.tuicool.com/articles/zquENb
http://blog.csdn.net/a451493485/article/details/9454695
http://wiki.eoe.cn/page/iOS_pptl_artile_281
- 完全手动建立maven骨架
eksliang
javaeclipseWeb
建一个 JAVA 项目 ：
mvn archetype:create
-DgroupId=com.demo
-DartifactId=App
[-Dversion=0.0.1-SNAPSHOT]
[-Dpackaging=jar]
建一个 web 项目 ：
mvn archetype:create
-DgroupId=com.demo
-DartifactId=web-a
- 配置清单
gengzg
配置
1、修改grub启动的内核版本
vi /boot/grub/grub.conf
将default 0改为1
拷贝mt7601Usta.ko到/lib文件夹
拷贝RT2870STA.dat到 /etc/Wireless/RT2870STA/文件夹
拷贝wifiscan到bin文件夹，chmod 775 /bin/wifiscan
拷贝wifiget.sh到bin文件夹，chm
- Windows端口被占用处理方法
huqiji
windows
以下文章主要以80端口号为例，如果想知道其他的端口号也可以使用该方法..........................1、在windows下如何查看80端口占用情况?是被哪个进程占用?如何终止等. 这里主要是用到windows下的DOS工具,点击"开始"--"运行",输入&
- 开源ckplayer 网页播放器， 跨平台(html5, mobile)，flv, f4v, mp4, rtmp协议. webm, ogg, m3u8 ！
天梯梦
mobile
CKplayer，其全称为超酷flv播放器，它是一款用于网页上播放视频的软件，支持的格式有：http协议上的flv,f4v,mp4格式，同时支持rtmp视频流格 式播放，此播放器的特点在于用户可以自己定义播放器的风格，诸如播放/暂停按钮，静音按钮，全屏按钮都是以外部图片接口形式调用，用户根据自己的需要制作 出播放器风格所需要使用的各个按钮图片然后替换掉原始风格里相应的图片就可以制作出自己的风格了，
- 简单工厂设计模式
hm4123660
java工厂设计模式简单工厂模式
简单工厂模式（Simple Factory Pattern）属于类的创新型模式，又叫静态工厂方法模式。是通过专门定义一个类来负责创建其他类的实例，被创建的实例通常都具有共同的父类。简单工厂模式是由一个工厂对象决定创建出哪一种产品类的实例。简单工厂模式是工厂模式家族中最简单实用的模式，可以理解为是不同工厂模式的一个特殊实现。
- maven笔记
zhb8015
maven
跳过测试阶段：
mvn package -DskipTests
临时性跳过测试代码的编译：
mvn package -Dmaven.test.skip=true
maven.test.skip同时控制maven-compiler-plugin和maven-surefire-plugin两个插件的行为，即跳过编译，又跳过测试。
指定测试类
mvn test
- 非mapreduce生成Hfile，然后导入hbase当中
Stark_Summer
maphbasereduceHfilepath实例
最近一个群友的boss让研究hbase，让hbase的入库速度达到5w+/s，这可愁死了，4台个人电脑组成的集群，多线程入库调了好久，速度也才1w左右，都没有达到理想的那种速度，然后就想到了这种方式，但是网上多是用mapreduce来实现入库，而现在的需求是实时入库，不生成文件了，所以就只能自己用代码实现了，但是网上查了很多资料都没有查到，最后在一个网友的指引下，看了源码，最后找到了生成Hfile
- jsp web tomcat 编码问题
王新春
tomcatjsppageEncode
今天配置jsp项目在tomcat上，windows上正常，而linux上显示乱码，最后定位原因为tomcat 的server.xml 文件的配置，添加 URIEncoding 属性：
<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1"
connectionTi
